【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及风电机组控制设计的，尤其是指一种风电机组设计鲁棒性评估预警方法及系统。
技术介绍
1、风电机组在制造之前，需要根据历史的测试数据和理论模型建立设计模型，然后使用仿真软件验证设计的合理性。风电机组是基于整机线性化模型进行控制系统设计，首先需要使用动力学仿真软件建立标称工况下整机的非线性模型，然后对非线性模型进行线性化得到线性化模型。但在建立整机模型过程中，使用的风机结构参数和气动参数是理想化的理论参数，这就导致由于制造工艺或理论模型不准确，现场实际机组特性与设计模型不一致，进而导致控制性能退化。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提出了一种风电机组设计鲁棒性评估预警方法及系统，在设计阶段确定对系统稳定性影响较大的模型参数以及关联部件，避免后续因为实际风电机组参数不一致导致风电机组载荷超限和风电机组系统失稳；同时对模型不一致导致的异常特征进行预测，当现场出现模型参数不一致时，能够更快速定位不一致的部件。
2、本专利技术的目的通过下述技术方案实现：一种风电机组设计鲁棒性评估预警方法，包括以下步骤：
3、s1、建立风电机组各部件的设计模型，使各设计模型的结构参数和气动参数在预设范围内变化，不同结构参数与气动参数组合，产生多个衍生设计模型；
4、s2、将风电机组初始控制器输入到各衍生设计模型中进行动力学仿真，记录仿真数据中的各变量；
5、s3、计算仿真数据各变量的统计值，并将统计值存储到各衍生设计模型的仿真
6、s4、设置阈值，记录变量的统计值大于阈值的衍生设计模型，提取衍生设计模型中相对初始值发生变化的衍生设计模型参数，输出参数稳定边界表；并记录变量的统计值大于阈值的衍生设计模型特征，建立异常特征数据库；
7、s5、对现场风电机组实时运行数据变量进行数据特征计算，将其计算得到的数据特征与异常特征数据库进行比对，若数据特征与异常数据特征数据库中的异常特征一致，则输出警报；若数据特征与异常数据特征数据库中的异常特征不一致，则无需输出警报。
8、进一步，所述步骤s1包括以下步骤：
9、根据风电机组的各部件设计数据，建立初始的设计模型，从设计模型中自动提取关键结构参数和气动参数的初始值，并使结构参数和气动参数在[-c,c]*rn范围内变化；其中c是非零正数，rn是参数的初始值；不同结构参数与气动参数组合，产生不同结构参数和气动参数组合下的衍生设计模型，其中每个结构参数与气动参数的组合至少有10个。
10、进一步，所述步骤s3包括以下步骤：
11、计算仿真数据各变量的统计值，并将统计值存储到各衍生设计模型的仿真数据库中；其中，所述变量包括发电机转速、发电机转矩、变桨角度、变桨速率和发电功率，所述统计值包括最大值与最小值之差、标准差和功率谱幅值。
12、进一步，在步骤s4中，所述输出参数稳定边界表包括以下步骤：
13、设置阈值，记录变量的统计值大于阈值的衍生设计模型，提取衍生设计模型中相对初始值发生变化的衍生设计模型参数，按照模型参数相对初始值的变化比例绝对值进行从大到小排序，输出参数稳定边界表；其中，所述变量包括发电机转速、发电机转矩、变桨角度、变桨速率和发电功率，所述统计值包括最大值与最小值之差、标准差和功率谱幅值；建立衍生设计模型参数与关联部件的数据库，所述数据库包括模型参数名称、参数来源、参数影响的部件名称、参数的稳定边界以及参数的影响等级。
14、进一步，在步骤s4中，所述建立异常特征数据库包括以下步骤：
15、设置阈值，记录变量的统计值大于阈值的衍生设计模型的仿真数据，记录不同衍生设计模型参数下不同的仿真数据特征，建立异常特征数据库；异常特征数据库包括发生变化的模型参数、涉及的部件、模型参数的变化范围、异常变量名称、异常的数据特征名称以及异常数据特征值。
16、进一步，所述步骤s5包括以下步骤：
17、对现场风电机组实时运行数据变量进行数据特征计算，将其计算得到的数据特征与异常特征数据库进行比对，若数据特征与异常数据特征数据库中的异常特征一致，则输出警报，警报显示异常特征对应的模型参数、涉及部件和异常特征；若数据特征与异常数据特征数据库中的异常特征不一致，则无需输出警报。
18、一种风电机组设计鲁棒性评估预警系统，用于上述风电机组设计鲁棒性评估预警方法，包括：
19、衍生设计模型数据库，其包括不同结构参数和气动参数组合下的风电机组设计模型；
20、衍生模型仿真数据库，其包括衍生设计模型数据库中所有模型经过动力学仿真输出的变量的统计值；
21、模型参数与关联部件数据库，其包括模型参数名称、参数来源、参数影响的部件名称、参数的稳定边界以及参数的影响等级；
22、异常特征数据库，其包括发生变化的模型参数、涉及的部件、模型参数的变化范围、异常变量名称、异常的数据特征名称以及异常数据特征值；
23、警报系统，用于将数据特征与异常特征数据库进行对比，若数据特征与异常特征数据库中的异常特征一致则输出警报。
24、进一步，所述变量包括发电机转速、发电机转矩、变桨角度、变桨速率和发电功率，所述统计值包括最大值与最小值之差、标准差和功率谱幅值。
25、一种存储有指令的非暂时性计算机可读介质，当所述指令由处理器执行时，执行根据上述的风电机组设计鲁棒性评估预警方法的步骤。
26、一种计算设备，包括处理器以及用于存储处理器可执行程序的存储器，所述处理器执行存储器存储的程序时，实现上述的风电机组设计鲁棒性评估预警方法。
27、本专利技术与现有技术相比，具有如下优点与有益效果：
28、1、本专利技术在设计阶段使关键的结构参数和气动参数发生变化，产生参数不确定下的多种衍生设计模型，并结合控制器参数进行仿真，能够确定系统稳定的边界参数；
29、2、本专利技术能够实现定位容易导致失稳的部件参数，可以指导设计时加强这类部件设计，避免现场运行阶段导致系统失稳；
30、3、本专利技术能够提前发现在设计参数与现场实际参数存在较大不一致时，机组响应的异常特征，并基于该异常特性进行预警，可以在现场运行期间，快速定位故障点。
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1.一种风电机组设计鲁棒性评估预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种风电机组设计鲁棒性评估预警方法，其特征在于，所述步骤S1包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种风电机组设计鲁棒性评估预警方法，其特征在于，所述步骤S3包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种风电机组设计鲁棒性评估预警方法，其特征在于，在步骤S4中，所述输出参数稳定边界表包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的一种风电机组设计鲁棒性评估预警方法，其特征在于，在步骤S4中，所述建立异常特征数据库包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的一种风电机组设计鲁棒性评估预警方法，其特征在于，所述步骤S5包括以下步骤：
7.一种风电机组设计鲁棒性评估预警系统，其特征在于，用于实现权利要求1-6任一项所述风电机组设计鲁棒性评估预警方法，包括：
8.根据权利要求7所述的一种风电机组设计鲁棒性评估预警系统，其特征在于：所述变量包括发电机转速、发电机转矩、变桨角度、变桨速率和发电功率，所述统计值包括最大值与最小值之差
9.一种存储有指令的非暂时性计算机可读介质，其特征在于，当所述指令由处理器执行时，执行根据权利要求1-6任一项所述的风电机组设计鲁棒性评估预警方法的步骤。
10.一种计算设备，包括处理器以及用于存储处理器可执行程序的存储器，其特征在于，所述处理器执行存储器存储的程序时，实现权利要求1-6任一项所述的风电机组设计鲁棒性评估预警方法。
...【技术特征摘要】
1.一种风电机组设计鲁棒性评估预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种风电机组设计鲁棒性评估预警方法，其特征在于，所述步骤s1包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种风电机组设计鲁棒性评估预警方法，其特征在于，所述步骤s3包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种风电机组设计鲁棒性评估预警方法，其特征在于，在步骤s4中，所述输出参数稳定边界表包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的一种风电机组设计鲁棒性评估预警方法，其特征在于，在步骤s4中，所述建立异常特征数据库包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的一种风电机组设计鲁棒性评估预警方法，其特征在于，所述步骤s5包括以下步骤：
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【专利技术属性】
技术研发人员：欧柳利，陈思范，黄全盼，牛焕然，冯海钦，胡广，
申请(专利权)人：明阳智慧能源集团股份公司，
类型：发明
国别省市：
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